摘要：勾画危及器官是放射治疗中的重要环节。目前人工勾画的方式依赖于医生的知识和经验,非常耗时且难以保证勾画准确性、一致性和重复性。为此,本研究提出一种深度卷积神经网络,用于头颈部危及器官的自动和精确勾画。研究回顾了496例鼻咽癌患者数据,随机选择376例用于训练集,60例用于验证集,60例作为测试集。使用三维(3D)U-NET深度卷积神经网络结构,结合Dice Loss和Generalized Dice Loss两种损失函数训练头颈部危及器官自动勾画深度卷积神经网络模型,评估参数为Dice相似性系数和Jaccard距离。19种危及器官Dice相似性指数平均达到0.91,Jaccard距离平均值为0.15。研究结果显示基于3D U-NET深度卷积神经网络结合Dice损失函数可以较好地应用于头颈部危及器官的自动勾画。

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